L'objectif principal de ce projet est de prédire le sentiment pour un certain nombre de critiques de films obtenues à partir de l'Internet Movie Database (IMDb). Cet ensemble de données contient 50 000 critiques de films qui ont été pré-étiquetées avec des étiquettes de classe de sentiments «positives» et «négatives» en fonction du contenu de la critique. En plus de cela, il y a des critiques de films supplémentaires qui ne sont pas étiquetées. L'ensemble de données peut être obtenu auprès de http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/. Nous n'utiliserons que les critiques de films étiquetées pour nos analyses dans ce projet. Par conséquent, notre tâche sera de prédire le sentiment de 10 000 critiques de films étiquetés et d'utiliser les 40 000 critiques restantes pour former nos modèles supervisés. Nous prédirons toujours les sentiments pour seulement 10 000 avis avec les modèles non supervisés afin de maintenir la cohérence et de faciliter la comparaison